Deepseek propose plusieurs modules spécifiques au domaine qui améliorent ses capacités par rapport à Chatgpt, en particulier dans les tâches spécialisées. Voici les modules clés:
Modules spécialisés de Deepseek
1. Math de profondeur: ce module est conçu pour des défis de calcul et mathématiques avancés. Il excelle dans la gestion des problèmes de mathématiques en plusieurs étapes complexes, dépassant les capacités générales de Chatgpt dans ce domaine. Deepseek Math utilise une formation contextuelle prolongée pour fournir une précision élevée dans diverses applications mathématiques, y compris les calculs de modélisation statistique et d'ingénierie [1].
2. Deepseek VL (Vision-Language): Ce module se concentre sur des tâches multimodales telles que le sous-titrage d'image et la reconnaissance d'objets. Bien que ChatGPT ait certaines capacités de traitement d'image, Deepseek VL est spécifiquement conçu pour les tâches qui nécessitent une compréhension plus approfondie des données visuelles, conduisant à des analyses plus précises et à des interprétations contextuelles dans des domaines tels que l'imagerie des soins de santé et le commerce électronique [1] [5].
3. Deepseek Coder (Codev): visant à l'assistance de programmation, ce module prend en charge la génération, le débogage et la documentation de code en temps réel sur plusieurs langages de programmation. Deepseek Coder surpasse souvent Chatgpt en fournissant une aide de programmation structurée, ce qui en fait une alternative robuste pour les développeurs à la recherche de solutions de codage [1] [3].
4. Déploiements spécifiques au domaine: Deepseek a des versions personnalisées adaptées à des industries spécifiques telles que les soins de santé et les finances. Ces déploiements sont formés sur des corpus spécialisés, ce qui leur permet de fournir des résultats plus pertinents et précis pour les applications spécifiques à l'industrie par rapport à l'approche plus généraliste de Chatgpt [7] [8].
5. Options d'intégration: l'API Deepseek permet une intégration flexible dans divers environnements logiciels, facilitant des solutions sur mesure pour des besoins commerciaux spécifiques. Cette adaptabilité peut être particulièrement avantageuse pour les entreprises qui cherchent à mettre en œuvre des solutions d'IA sans modifications étendues à leurs systèmes existants [1].
Ces modules améliorent collectivement les performances de Deepseek dans des domaines spécialisés, offrant des avantages importants par rapport à Chatgpt dans les tâches qui nécessitent une expertise et une précision spécifiques au domaine.
Citations:[1] https://frontend-snippets.com/blog/deepseek-vs-chatgpt-hich-large-langue-model-leads-ai
[2] https://arxiv.org/html/2405.04434v4
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[5] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutioning-ai-open-source-easoning-20-ramachandran-xakme
[6] http://arxiv.org/pdf/2405.04434.pdf
[7] https://www.telecoms.com/ai/chinese-ai-startup-deepseek-panics-us-and-the-rest-f-the-world
[8] https://www.linkedin.com/pulse/i-asked-deepseek-why-better-than-openais-chatgpt-here-marko-paris-yucke